SmartEdge: fog computing cloud extensions to support latency-sensitive IoT applications

The rapid growth in the number of Internet-connected devices, associated to the increasing rates in popularity and demand for real-time and latency-constrained cloud application services makes the use of traditional cloud computing frameworks challenging to afford such environment. More specifica...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Ramalho, Flávio de Sousa
Outros Autores: Venâncio Neto, Augusto José
Formato: Dissertação
Idioma:por
Publicado em: Brasil
Assuntos:
Computação em névoa
Computação em nuvem
Internet das coisas
Virtualização por containers
Redes definidas por software
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22557
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Ramalho, Flávio de Sousa
SmartEdge: fog computing cloud extensions to support latency-sensitive IoT applications
description The rapid growth in the number of Internet-connected devices, associated to the increasing rates in popularity and demand for real-time and latency-constrained cloud application services makes the use of traditional cloud computing frameworks challenging to afford such environment. More specifically, the centralized approach traditionally adopted by current Data Center (DC) pose performance issues to suit a high density of cloud applications, mainly in terms to responsiveness and scalability. Our irreplaceable dependency on cloud computing, demands DC infrastructures always available while keeping, at the same time, enough performance capabilities for responding to a huge amount of cloud application requests. In this work, the applicability of the fog computing emerging paradigm is exploited to enhance the performance on supporting latency-sensitive cloud applications tailored for Internet of Things (IoT).With this goal in mind, we introduce a new service model named Edge Infrastructure as a Service (EIaaS), which seeks to offer a new edge computing tailored cloud computing service delivery model to efficiently suit the requirements of the real-time latency-sensitive IoT applications. With EIaaS approach, cloud providers are allowed to dynamically deploy IoT applications/services in the edge computing infrastructures and manage cloud/network resources at the run time, as means to keep IoT applications always best connected and best served. The resulting approach is modeled in a modular architecture, leveraging both container and Software-Defined Networking technologies to handle edge computing (CPU, memory, etc) and network resources (path, bandwidth, etc) respectively. Preliminary results show how the virtualization technique affects the performance of applications at the network edge infra. The container-based virtualization takes advantage over the hypervisor-based technique for deploying applications at the edge computing infrastructure, as it offers a great deal of flexibility under the presence of resource constraints.
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More specifically, the centralized approach traditionally adopted by current Data Center (DC) pose performance issues to suit a high density of cloud applications, mainly in terms to responsiveness and scalability. Our irreplaceable dependency on cloud computing, demands DC infrastructures always available while keeping, at the same time, enough performance capabilities for responding to a huge amount of cloud application requests. In this work, the applicability of the fog computing emerging paradigm is exploited to enhance the performance on supporting latency-sensitive cloud applications tailored for Internet of Things (IoT).With this goal in mind, we introduce a new service model named Edge Infrastructure as a Service (EIaaS), which seeks to offer a new edge computing tailored cloud computing service delivery model to efficiently suit the requirements of the real-time latency-sensitive IoT applications. With EIaaS approach, cloud providers are allowed to dynamically deploy IoT applications/services in the edge computing infrastructures and manage cloud/network resources at the run time, as means to keep IoT applications always best connected and best served. The resulting approach is modeled in a modular architecture, leveraging both container and Software-Defined Networking technologies to handle edge computing (CPU, memory, etc) and network resources (path, bandwidth, etc) respectively. Preliminary results show how the virtualization technique affects the performance of applications at the network edge infra. The container-based virtualization takes advantage over the hypervisor-based technique for deploying applications at the edge computing infrastructure, as it offers a great deal of flexibility under the presence of resource constraints. O rápido crescimento do número de dispositivos conectados à Internet, associado às taxas crescentes de popularidade e demanda de aplicações e serviços em tempo real na nuvem, com restrições de latência, torna muito difícil para estruturas de computação em nuvem tradicionais acomodá-los de forma eficiente. Mais especificamente, a abordagem centralizada adotada tradicionalmente por Data Centers (DC) atuais apresentam problemas de desempenho para atender de aplicações em nuvem com alta densidade, principalmente quanto a capacidade de resposta e escalabilidade. Nossa dependência insubstituível por computação em nuvem, exige infra-estruturas de DCs sempre disponíveis, enquanto mantém ao mesmo tempo capacidades de desempenho suficientes para responder a uma enorme quantidade de solicitações de aplicativos em nuvem. Neste trabalho, a aplicabilidade do emergente paradigma de computação em névoa é explorada para melhorar o desempenho no suporte de aplicações em nuvem sensíveis à latência voltadas a Internet das Coisas (do inglês Internet of Things - IoT). Com base neste objetivo, apresentamos o novo modelo denominado Infraestrutura de Borda como um Serviço (do inglês Edge Infrastructure as a Service - EIaaS), que procura oferecer um novo modelo de computação em nuvem com serviço de entrega baseado em computação de borda voltado a atender de forma eficiente as exigências de aplicações IoT em tempo real sensíveis à latência. Com a abordagem EIaaS, provedores de nuvem podem implantar dinamicamente aplicações/serviços IoT diretamente nas infra-estruturas de computação de borda, nem como gerir seus recursos de núvem/rede em tempo de execução, como forma de manter as aplicações IoT sempre melhor conectadas e melhor servidas. A abordagem resultante é arquitetada em uma estrutura modular, tendo como base tecnológica ferramentas de Rede Definida por Software (do inglês, Software- Defined Networking - SDN) para lidar com recursos de computação de borda (CPU, memória, etc.) e de rede (caminhos, largura de banda, etc.), respectivamente. Os resultados preliminares mostram como as principais técnicas de virtualização utilizadas no âmbito deste trabalho, afetam o desempenho das aplicações na infraestrutura de borda da rede. A virtualizaçào por containers leva vantagem sobre a técnica de virtualização por máquinas virtuais para implantar aplicações na borda da rede, uma vez que oferece grande flexibilidade mesmo na presença de demanda de recursos. 2017-04-05T18:17:55Z 2017-04-05T18:17:55Z 2016-12-15 masterThesis RAMALHO, Flávio de Sousa. SmartEdge: fog computing cloud extensions to support latency-sensitive IoT applications. 2016. 110f. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22557 por Acesso Aberto application/pdf Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO

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